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继这篇文章推出：怎么看 AI 大模型（LLM）、智能体（Agent）、知识库、向量数据库、知识图谱，RAG，AGI 的不同形态？

引起了很多粉丝朋友的反响，随着目前各大模型的发布以及各种智能体的出现，如何参与其中学习或研究，智能体对于我们来说究竟意味着什么？

往期也从零到一讲解了零代码实现一款 专属 Bot 机器人的搭建，同时，通过 AI 大模型增强 Bot 一站式内容生成能力：图片生成、PPT编写、PDF制作。

并且 通过指定工作流的方式进行了【系统架构论文辅助写作】，在写作过程中可以调整内容的生成，并以 Markdown 格式输出内容，打造了一款出色的垂类应用领域智能助手专家。

Ai 专业咨询智能体

在接入各个模型的使用情况来看，虽其呈现的形态各有所不同，但万变不离其宗！在代码层面讲解的也有基于大模型创建创意应用：AI | 从0-1手把手打造一款属于自己的大模型创意应用！

这里，基于【智谱 AI】大模型果断调试了 2 款 专业咨询智能体，已发布并接入微信公众号后台试用~

包含但不限于 PDF、文档、表格等多种格式提问，也可以从微信聊天记录进行选择咨询。

【Ai 智能体配置】：这里对部分无关联的问题做了约束。当然，你也可以通过简短的一句话描述构建私有化智能体。

【Ai 咨询提问】：可以咨询相关联的知识内容，示例：如下

Ai 智能体->三大引擎

1. 提示词工程：智能体得以发挥作用的关键。在人工智能领域，【提示词】不仅仅是简单的指令或问题，它更是一种精心设计的语言策略，能够 引导 AI 模型更好地理解用户的意图和需求。通过深入研究提示词工程的原理和应用，构建一套高效的提示词生成和优化机制，这使得智能体能够更准确地捕捉用户的意图，并给出相应的反馈和解决方案至关重要！

2. 大模型算力：智能体得以高效运行的基础。在深度学习技术的加持下，AI 模型的规模和复杂度也在不断提升。采用先进的【大模型技术】，通过大规模的参数学习和优化，使得智能体具备了强大的学习和推理能力。同时，还需注重算力的优化和提升，通过采用高效的计算框架和硬件加速技术，确保智能体在处理复杂任务时的速度和稳定性。

3. 插件类工具：为智能体提供了更广泛的应用场景和灵活性。在实际应用中，【智能体】往往需要与各种外部系统和工具进行交互和协作。通过开放 API 和 插件接口，使得智能体能够轻松地与其他软件和硬件进行集成和扩展。这种灵活性不仅提高了智能体的实用性，也为其未来的发展和创新提供了更多的可能性。

提示词工程、大模型算力和插件类工具在智能体发展中占据着重要作用，这三大引擎共同构成了智能体的核心竞争力，使得它能够在复杂的场景中发挥出强大的智能效应。

虽然，智能体技术的发展还面临着诸多挑战和机遇，但技术在不断进步，应用场景在不断扩展，期待人工智能（AI）能够继续深化对智能体的研究和创新，为我们带来更多的惊喜和便利，这对于我们从外部获取知识的传统路径来看，它展示了一种全新的智能形态。希望它不仅能够更好地理解和满足我们的需求，还能够为我们带来更多的创新和可能性。从【xxx 同学，你好！】到未来更加智能化的改进，先人工后智能，加上大量语料的持续补充，少点机械式的引导，多点人性化的自然。相信在未来，智能体将成为我们生活中不可或缺的一部分，为我们带来更加智能化、便捷的交互体验。

往期文章参见->

AI 科普 | 人工智能大模型

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